Streaming API

通常情况下，如果想要使用flink进行并行计算，开发者会把自己的业务逻辑抽象成流式计算的模型，使用flink提供的api定义Job来实现该模型，因此一个flinkjob的生命是从api开始的。我们从一个官网的word count的例子开始，稍做一些修改，代码如下：

首先，代码段1获取一个类StreamExecutionEnvironment的对象，我们稍后会详细介绍这个类；代码段2~7便是利用streamming Api来定义自己的Job，方法：

addSource( ... ),flatMap( ... ), keyBy(),
timeWindow( ... ), sum( ... ), print( ... )

就是flink提供的API；代码段7是提交上面定义的job 。

StreamExecutionEnvironment, API, transformation

我们来看一下类：StreamExecutionEnvironment，有下面一个属性：

protected final List<StreamTransformation<?>> transformations = new ArrayList<>();

有以下几点需要指出：

1. StreamExecutionEnvironment不存储SourceTransformation, 因为flink不允许提交只有Source的job，而根据其他类型的Transformation的input引用可以回溯到SourceTransformation。
2. Stream可以分为两种类型，一种是继承DataStream类，另一种不继承；功能上的区别在于，前者产生transformation（flink会根据transformation的组织情况构建DAG)，后者不产生transformation，但是会赋予Stream一些特殊的功能，例如：window, iterate, union等。下图反映的flink所有的stream类。

   

   
   
   从类名字上也能推断每个类型Stream的功能。
3. 一个job可以没有sink,其他operator也能良好工作。

从Transformation到StreamGraph

StreamGraph是flink客户端把用户定义的Transformation(就是存储在里面的那个ArrayList< StreamTransformation>)组织成StreamGraph——逻辑上的DAG。代码段：

env.execute("word count on flink");

做了两件事情：

1. 把Transformation转化成StreamGraph。
2. 把StreamGraph按照一定的原则切分成JobGraph。

此部分我们先来讨论1，首先Flink到底有多少类型的transformation呢？如下图：

Flink Client会遍历StreamExecutionEnvironment中的transformations数组，按照用户定义构建上面的DAG图。其中：

StreamNode对象里面存储了用户的udf对象、输入输出的序列化方法、所有输入和输出的StreamAdge对象、该StreamNode对应的transformationID等信息。

StreamAdge对象存储了上游的StreamNode、下游的StreamNode还有自身的一个edgeId。

从StreamGraph到JobGraph

上文提到过，StreamGraph会被切分成JobGraph，这里来介绍一下：首先，StreamGraph和JobGraph有什么区别，StreamGraph是逻辑上的DAG图，不需要关心jobManager怎样去调度每个Operator的调度和执行；JobGraph是对StreamGraph进行切分，因为有些节点可以打包放在一起被JobManage安排调度，因此JobGraph的DAG每一个顶点就是JobManger的一个调度单位。假如StreamGraph切分如下图：

• 下游的StreamNode的输入StreamAdge的个数必须是1。
• 上游的StreamNode和下游的StreamNode必须有相同的SlotSharingGroup（可以在Api中指定该变量）。
• 上游的StreamNode和下游的StreamNode的必须有相同的并行度（Api可以指定该变量）。

当然其他条件也非常重要，但是在本文，暂不展开。这里我们来着重介绍一下第一条规则：下游的StreamNode的输入StreamAdge的个数必须是1。根据这条规则我们至少可以得到下面两条结论：

1. 在一个JobGraphNode里可以包含该的多个StreamNode，这些StreamNode是以树状结构组织在一起且只有一颗。
2. 两个StreamNode 、，假设是的上游，从到可能存在多条路径，下面命题成立：如果从某条路径上来看和不能打包在一起，那么肯定不存在一条其他的路径使二者能够打包在一起。换句话说，最终JobGraph的结构和遍历StreamEdge的顺序无关，是唯一的。

至此Flink客户端的工作基本完成，接下来Flink客户的通过Akka把生成的JobGraph提交给JobManager，JobManager开始根据JobGraph部署工作，接下来详细介绍下改过程。

从JobGraph到ExecutionGraph

上文提到，在客户的完成JobGraph的构建之后，将其通过akka提交给JobManager，接下来我们介绍下JobManager怎样按照JobGraph的规划进行任务调度。

JobManager收到客户端提交的JobGraph之后，会构建ExecutionGraph；ExecutionGraph的拓扑结构和JobGraph保持一致，只是把JobGraph重构成ExecutionJobGraph，其中按照JobVertex将顶点分装成ExecutionJobVertex，按照JobEdge将边封装成ExecutionAdge，还构建IntermediateResult（中间数据）用来描述节点之间的Data shuffle 。如下图：

上游节点会把产生的数据写到IntermediateReslut（下文称：中间数据集）中，是中间数据集的生产者；下游节点会处理中间数据集产生的数据，是中间数据集的消费者，具体的可能有下面两种情况：

1. Partition的数量和上游节点的并行度保持一致。
2. 下游节点在和上游节点建立连接时，只有POINTWISE和ALL_TO_ALL两种模式，事实上只有RescalePartitioner和ForwardPartitioner是POINTWISE模式，其他的都是ALL_TO_ALL。默认情况下如果不指定partitioner，如果上游节点和下游节点并行度一样为ForwardPartitioner，否则为RebalancePartioner ，前者POINTWISE，后者ALL_TO_ALL。